| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 模糊建模研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第15-16页 |
| 第2章 FAST索网节点的硬件实现及方案介绍 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 FAST索网整网结构及实施方案 | 第17-23页 |
| 2.2.1 整体索网结构 | 第17-18页 |
| 2.2.2 被架结构 | 第18-19页 |
| 2.2.3 主索节点 | 第19页 |
| 2.2.4 周边支承结构 | 第19-20页 |
| 2.2.5 球面主索网格形式的选择 | 第20-21页 |
| 2.2.6 反射面拟合精度及单元网格尺寸 | 第21-22页 |
| 2.2.7 索网调控方法及下拉索的布置 | 第22-23页 |
| 2.3 FAST索网节点的硬件实现 | 第23-26页 |
| 2.3.1 主网反射面变位策略 | 第23-24页 |
| 2.3.2 节点位移控制建模 | 第24-25页 |
| 2.3.3 反射面变形策略 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 FAST索网节点位移的T-S模糊建模与仿真 | 第28-50页 |
| 3.1 模糊建模概论 | 第28-36页 |
| 3.1.1 模糊建模基本思想 | 第28页 |
| 3.1.2 基于模糊规则的系统分类 | 第28-36页 |
| 3.2 基于模糊C-均值算法的T-S模型辨识前件结构与参数 | 第36-40页 |
| 3.2.1 模糊C-均值(FCM)算法 | 第36-39页 |
| 3.2.2 FCM算法辨识前件结构与参数 | 第39-40页 |
| 3.3 最小二乘法对模糊模型后件参数的辨识 | 第40-43页 |
| 3.3.1 最小二乘法原理 | 第40-41页 |
| 3.3.2 利用最小二乘法辨识模糊模型后件参数 | 第41-43页 |
| 3.4 FAST索网节点的T-S模糊建模 | 第43-48页 |
| 3.4.1 背景分析 | 第43页 |
| 3.4.2 数据预处理 | 第43-44页 |
| 3.4.3 FAST索网节点位移模型的仿真 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 改进的T-S模糊建模与仿真 | 第50-70页 |
| 4.1 模型结构以及改进辨识方法的提出 | 第50-52页 |
| 4.2 利用减法聚类算法对模糊模型前件部分进行辨识 | 第52-55页 |
| 4.2.1 减法聚类算法 | 第52-54页 |
| 4.2.2 利用减法聚类辨识模糊模型的前件结构和参数 | 第54-55页 |
| 4.3 基于PSO-BP混合算法对后件参数的辨识与优化 | 第55-63页 |
| 4.3.1 BP算法原理及应用 | 第55-57页 |
| 4.3.2 粒子群优化(PSO)算法 | 第57-60页 |
| 4.3.3 改进的PSO-BP混合算法 | 第60-62页 |
| 4.3.4 PSO-BP对T-S模型后件参数的优化辨识 | 第62-63页 |
| 4.4 改进的T-S模型在FAST索网节点位移模型中的应用 | 第63-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-70页 |
| 第5章 结束语 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第80页 |
